import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 加载数据
df = pd.read_csv('user_actions.csv', parse_dates=['timestamp'])

# 计算每个用户的总操作次数
user_activity_counts = df['user_id'].value_counts()

# 计算每种操作类型的总次数
action_type_counts = df['action_type'].value_counts()

# 获取当前时间，并计算一小时前的时间
current_time = datetime.now()
one_hour_ago = current_time - timedelta(hours=1)

# 筛选最近一小时内的数据
recent_data = df[df['timestamp'] >= one_hour_ago]

# 计算最近一小时内每种操作类型的次数
recent_action_type_counts = recent_data['action_type'].value_counts()

# 输出结果
print("每个用户的总操作次数:")
print(user_activity_counts)
print("\n每种操作类型的总次数:")
print(action_type_counts)
print("\n最近一小时内每种操作类型的次数:")
print(recent_action_type_counts)